正交匹配追踪算法

摘要： 正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法是压缩感知系统中应用最广泛的重构算法之一.OMP算法中的最小二乘(Least Squares,LS)问题涉及到矩阵求逆运算,是计算复杂度最高的部分.本文提出了一种近似OMP算法,通过优化最小二乘问题提高重构速度,更利于硬件实现.设计了一种基于FPGA的近似OMP算法的硬件实现架构,主要包含计算模块、存储模块和控制模块3个部分,利用Xilinx公司的Vivado软件进行综合仿真实验.对比现有相似实现设计,本文设计的架构通过调用更多的DSP资源减少了slices资源的使用量,在208MHz频率下重构速度提升了1.25-1.72倍,同时具备一定的可扩展性.

摘要： 受涡旋电磁波产生方法和自旋目标成像方法的启发,提出了基于旋转天线的二维高分辨成像方法。首先构造了基于旋转天线的雷达观测模型;利用距离向傅里叶变换获取目标的距离仿真,推导出了包含目标方位角信息的多普勒效应的正弦表达式;最后将正交匹配追踪算法应用到该正弦信号中,重构出目标的方位角,有效提升了雷达波束范围内的方位角分辨能力。仿真实验证明,该算法对雷达性能要求较低,克服了成像质量对纯净的高模态涡旋电磁波的依赖,实现了对静止目标的二维高分辨成像。

摘要： 针对频率分集技术,与非均匀阵列、压缩感知理论相结合,实现目标距离-角度的联合估计。通过频率分集技术提高信号空间自由度,将距离参数引入导向矢量矩阵,实现距离-角度参数的联合。并结合嵌套阵列,显著提高雷达阵列孔径。该方法针对嵌套阵虚拟阵列流型矩阵的优化过程导致的秩亏缺问题,传统的空间平滑算法会以牺牲部分阵列孔径为代价将单快拍问题转化为多快拍问题,采用正交匹配追踪算法可以实现单快拍下的高精度参数估计,避免了空间平滑技术对阵列孔径的影响。并通过压缩感知理论的应用降低信号维度,减小了计算复杂度。

摘要： 针对正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法在实际的波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计应用中,测向分辨率较低且在相干信号环境下估计性能较差的问题,提出了一种虚拟阵列空间平滑DOA估计算法.以互质阵列为模型,通过在正交匹配追踪算法重构信号的基础上,使用虚拟内插的方法,构造均匀虚拟阵列,能够提高波达方向的估计精度,加入空间平滑算法,可以分辨相干信号.仿真结果表明,使用虚拟内插算法之后,空间谱图波峰更尖锐,且在信噪比为0 dB时,最高探测精度提高到2°,测向分辨率明显有所提升,同时加入空间平滑算法,可以有效地分辨相干信号,且在信噪比为0 dB时,最高探测精度提高为4.7°,验证了本文方法的有效性.

摘要： 为了在系统非全局可观时,仍能对节点注入谐波电流进行估算,对电网中的谐波源进行有效定位,文章提出了一种基于正交匹配追踪算法的谐波源定位方法.提出方法根据已知量测量和量测矩阵,基于压缩感知理论中的正交匹配追踪算法对欠定的系统谐波状态方程进行求解,估算了节点注入谐波电流,实现了系统一定程度非全局可观时的谐波源有效定位.通过与其他方法的仿真对比分析,验证了在改变谐波源数目和位置以及考虑测量误差时,提出方法具有更好的定位效果,说明了提出方法具有较高的适用性和抗干扰能力.

摘要： 针对高压输电线路时常发生的线路舞动灾害,提出了一种基于压缩感知的架空线路舞动波形重构方法.传统的基于传感器的舞动监测系统需要一定数量的传感器才能确保重构波形的准确度,而过多监测节点会增加输电线路的载荷,改变其力学特性.针对这一问题,将线路舞动数学模型进行稀疏变化,构建便于传感器布置的测量矩阵,并运用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法.通过线路中有限几个信息感知节点重构舞动波形,降低了感知节点布置过多对舞动信息的干扰.在Matlab环境下进行仿真演示,结果表明:对于不同幅值、档距、频率、半波数的线路舞动波形的重构误差均可控制在5％以下.

摘要： 利用电子战系统的接收信号在短时间内频谱稀疏的特征,基于模拟到信息的宽带数字接收方法,可使用低速采样获得宽带数字接收的能力.首先将输入模拟信号经过伪随机调制,然后通过低通滤波器以及低速采样,再采用正交匹配追踪算法复原输入信号.最后通过仿真表明,即使采样率降低到1/8也能有效重建原始输入信号.

摘要： 为了提高传动振动过程中齿轮箱轴承内外圈故障诊断能力,采用正交匹配追踪(OMP)算法建立了故障诊断模型,并开展仿真分析及实验验证.研究结果表明:通过OMP算法对轴承外圈故障仿真加噪信号进行处理,能够看到信号呈周期性波动,通过频率及其倍频呈现逐步衰减,故障特征明显;经过OMP算法处理的轴承内圈故障仿真纯净信号呈周期性波动,能够看到滚动轴承的故障,轴承内圈通过频率和倍频以及边频带呈现逐步衰减,故障特征明显.为了进一步验证OMP算法处理齿轮故障的有效性,搭建封闭式功率流齿轮箱试验台,OMP重构故障信号谱图中啮合频率360 Hz峰值较低,边频带被完全掩盖,不存在大量的干扰成分.经OMP算法处理过的故障信号的谱图能很好地体现故障特征.

摘要： 在土壤地球化学数据的勘察和采集过程中,因为各种客观因素导致数据不完整,这会对后续的研究工作造成一定的影响,因此对数据进行重构是预处理阶段最基本的步骤.基于土壤地球化学数据在自身或在变换域内的稀疏性,建立基于字典学习的土壤地球化学数据重构模型,将数据重构问题转化为稀疏优化问题,可以减少数据重构后的平滑效果,在一定程度上保留土壤地球化学数据在异常区和背景区交界处的结构特征.最后将反距离插值法和稀疏重构算法重构后的数据进行对比,结果表明稀疏重构算法能有效地对土壤地球化学数据进行重构.

摘要： 正交匹配追踪算法是一种简洁、灵活、自适应的信号分解方法,与匹配追踪算法相比较,在稀疏度相同的情况下有更高的重构表示精度.针对算法计算特点,本文比较迭代次数,残差能量,残差比阈值和基于衰减系数的残差比阈值四种迭代终止条件对结果的影响,并将应用到滚动轴承故障仿真信号中,取得良好效果.

摘要： 稀疏重建算法是压缩感知理论研究的一个重要问题,而正交匹配追踪算法由于其较低的计算复杂度和实现上的便利备受青睐,本文研究了正交匹配追踪算法及其重建性能概括了一种基于正交匹配追踪算法的改进算法,实验表明该算法在信号和图像重建中都具有良好的效果.

摘要： 大地电磁法作为探测深度最大的电磁勘探方法,且其仪器装备轻便,勘探成本低,在深部资源勘探等诸多领域有广泛的应用.然而天然大地电磁场信号幅度小,且来源随机,使得大地电磁信号极易受到噪声的干扰.形态滤波法由于运算速度快,对大尺度强干扰具有明显的压制作用,在大地电磁信号处理中取得良好的效果,但单纯的形态滤波法对于窄脉冲干扰无能为力.正交匹配追踪算法对于窄脉冲、方波等噪声具有很好的效果,已经在地震信号处理、机械故障诊断等领域取得良好效果,但正交匹配追踪算法计算量大,处理效率低,限制了在海量大地电磁信号处理中的应用,因此,本文拟结合形态滤波处理速度快以及正交匹配追踪算法效果好的优点,快速、有效的分离出大地电磁法中的人文干扰.通过实测数据的仿真测试表明，所述方法能够在较好的保留有用信号的前提下有效分离出大地电磁信号中的强人文噪声，并克服单一的形态滤波法对于脉冲干扰处理效果不佳以及单一的正交匹配追踪算法速度太慢的缺点。

摘要： 为了准确有效提取滚动轴承振动信号中最优的故障信息,判断出滚动轴承故障的类型,提出了一种基于正交匹配追踪算法和优化小波核极限学习机的滚动轴承故障诊断方法.运用正交匹配追踪算法对轴承振动信号进行降噪处理,对去噪后的信号进行小波包分解求取频带能量提取故障特征.采用基于冯诺依曼拓扑结构鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)来优化WKELM的惩罚因子和核函数的参数,构造滚动轴承故障分类器模型.实验结果表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征信息,具有较高的诊断精度.

摘要： 在自然界中存在的真实信号更多的是表现为在某一个变换域下的近似稀疏,因此,基于压缩感知原理,本文研究了一种SAR图像的去噪方法.首先对基于压缩感知原理的一般图像去噪的原理与步骤进行说明;然后结合SAR图像噪声的自身乘性特点将字典学习引入求解稀疏表示部分;最终利用正交匹配追踪算法对图像进行重构,从而得到去噪后的图像.通过实验分析,与不同的去噪方法进行比较,各个方面均表明该方法是一种较为有效的SAR图像去噪方法.

摘要： 作为压缩感知理论的前提,稀疏表示要求信号本身是稀疏的或者在某种正交基下可以稀疏表示.本文针对信号本身及小波变换后均不够稀疏的情况,提出一种基于模极大值点的信号稀疏表示算法.该算法在小波变换的基础上,利用小波分解的结构,对各层高频小波系数通过寻找其模极大值点的方法进行稀疏化,然后通过测量矩阵得到它的测量值,对测量点数进行熵编码以实现数据压缩传输.解码时,采用正交匹配追踪算法得到模极大值点的估计值,最后通过交替投影法重构出原信号.仿真结果表明,与经典压缩感知算法相比,该算法恢复信号的质量有较大提高,且由于稀疏度增大,所以信号具有更好的可压缩性,实验表明本文算法对复杂信号效果更明显.

摘要： 针对阵列信号波达方向估计中的解相干问题,研究对相干源不敏感的快速稀疏重构OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法并进行改进.首先分析相干信号接收数据矩阵的秩亏损原理,运用截尾奇异值分解得到包含全部角度信息的接收矩阵,再将接收数据自相关矩阵做矢量化处理,提出一种改进解相干方法一改进矢量化正交匹配追踪(Modified Vectorized OMP,MVO)算法.改进方法只通过矢量化后的一维矢量来重构角度,无需知道信号源的数目,即可降低噪声影响,实现较好地解相干效果.相对于经典OMP算法,稀疏重构效果更优.理论分析和仿真结果都验证了算法的良好性能.

摘要： 针对阵列信号波达方向估计中的解相干问题,研究对相干源不敏感的快速稀疏重构OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法并进行改进.首先分析相干信号接收数据矩阵的秩亏损原理,运用截尾奇异值分解得到包含全部角度信息的接收矩阵,再将接收数据自相关矩阵做矢量化处理,提出一种改进解相干方法一改进矢量化正交匹配追踪(Modified Vectorized OMP,MVO)算法.改进方法只通过矢量化后的一维矢量来重构角度,无需知道信号源的数目,即可降低噪声影响,实现较好地解相干效果.相对于经典OMP算法,稀疏重构效果更优.理论分析和仿真结果都验证了算法的良好性能.

摘要： 针对阵列信号波达方向估计中的解相干问题,研究对相干源不敏感的快速稀疏重构OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法并进行改进.首先分析相干信号接收数据矩阵的秩亏损原理,运用截尾奇异值分解得到包含全部角度信息的接收矩阵,再将接收数据自相关矩阵做矢量化处理,提出一种改进解相干方法一改进矢量化正交匹配追踪(Modified Vectorized OMP,MVO)算法.改进方法只通过矢量化后的一维矢量来重构角度,无需知道信号源的数目,即可降低噪声影响,实现较好地解相干效果.相对于经典OMP算法,稀疏重构效果更优.理论分析和仿真结果都验证了算法的良好性能.

摘要： 针对阵列信号波达方向估计中的解相干问题,研究对相干源不敏感的快速稀疏重构OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法并进行改进.首先分析相干信号接收数据矩阵的秩亏损原理,运用截尾奇异值分解得到包含全部角度信息的接收矩阵,再将接收数据自相关矩阵做矢量化处理,提出一种改进解相干方法一改进矢量化正交匹配追踪(Modified Vectorized OMP,MVO)算法.改进方法只通过矢量化后的一维矢量来重构角度,无需知道信号源的数目,即可降低噪声影响,实现较好地解相干效果.相对于经典OMP算法,稀疏重构效果更优.理论分析和仿真结果都验证了算法的良好性能.

摘要： 本发明公开了一种基于奇异值分解的二维正交匹配追踪优化算法，包括获取行测量矩阵、列测量矩阵、测量值、稀疏基和信号稀疏度；对两个测量矩阵执行SVD分解，更新测量矩阵和测量值，并初始化残差和索引集合以及优化后的传感矩阵，找到索引，计算信号的新近似；再进行更新残差，不断迭代，最后输出信号的估计值和索引集合。本发明实现了前端信息采集中的测量矩阵和后端重建中的重建矩阵的分离，适用于一般的可分离线性系统。对两个测量矩阵进行SVD分解，得到优化后的两个重建矩阵，有效地消除测量值之间的相关性，显著提高重建信噪比及算法的鲁棒性。并且由于在测量矩阵的设计中使用了可分离算子，可用于大尺度图像的重建过程。

摘要： 一种基于正交匹配追踪的低复杂度水声信道估计算法，涉及基于正交匹配追踪的低复杂度水声信道估计算法。首先忽略多普勒扩展因子，在时延维度上建立PSO算法所需的解空间；其次优化PSO算法中的惯性权重系数，搜索解空间中最匹配原子集，即初估计的路径时延集；然后扩展初估计的路径时延集，并联合多普勒扩展因子，再次建立PSO算法所需的解空间；最后采用PSO算法搜索最匹配原子集，获得水声信道冲激响应估计值。两次搜索最匹配原子的过程中均建立内积存储索引表，以避免内积的重复计算，并提高搜索速度。在已有OMP算法的基础上，采用分两步估计方法，能够减少计算内积次数，有效地降低已有OMP算法的复杂度。

摘要： 一种面向硬件实现的快速投影原子选择正交匹配追踪重构算法属于图像处理领域。该算法在投影原子选择阶段不再采用每次迭代选取单一索引识别策略，而是使用多个能量最大的原子的索引并行选择的方法，极大的减少了算法迭代次数，降低了计算复杂度，大幅度提高计算效率；在算法关键步骤最小二乘问题解决阶段，使用改进的基于修正的格雷姆施密特QR分解算法，免开平方根，简化最小二乘问题的求解；使用矩阵增量分解的方式，基于相同的已分解矩阵的结构设计出了两个不同的增量分解过程，提高了数据重用率，减少硬件资源，加快计算速度；在投影过程中使用了新颖的部分投影处理方式，减少了计算量。本发明Fast‑POMP算法相比传统算法更加适用于硬件实现。

摘要： 基于聚集稀疏正则化正交匹配追踪算法的多频带信号重构方法，涉及信息与通信技术领域，是为解决从Xampling框架下经过调制宽带转换器采样，通过连续‑有限模块转化后的未知稀疏度的多观测值向量中恢复出原始多频带信号的问题。由于信号处理过程中的许多模拟信号满足多频带信号模型，本发明对于将压缩感知理论运用于模拟信号有很大作用。本算法的基本思想是将无限观测值向量问题转化成单观测值向量问题。实现方法是将测量值列矢量化，将观测矩阵通过克罗内克积进行扩展，运用两者及信号稀疏度估计原信号的支撑集，最终重构信号，估计支撑集的过程中运用了正则化思想。

摘要： 本发明提供一种结合正交匹配追踪算法的稀疏发射的ISAR成像方法，独立权利要求1。在发射端对发射信号进行稀疏处理，采样后得到稀疏的信号，然后对稀疏的信号进行重构，再进行ISAR成像处理，可以得到更高质量的成像图形，且能提升信号采样频率的利用率。本发明不研究ISAR成像和OMP算法的新的方法，而是将OMP算法在发射方式上对信号进行处理，然后重构信号应用到ISAR成像领域来。本发明可以大大提升信号的利用率，并且能提升成像质量。

摘要： 本发明提供了一种基于正交匹配追踪算法的微动特征提取方法，采用正交匹配追踪算法分解和重构信号，提取目标的微动特征。首先构造字典矩阵，然后通过正交迭代方式对信号进行分解，最后对直升机旋翼回波信号进行重构，有效地从复杂的散射回波中提取出只包含目标微动特征的回波信号。

摘要： 本发明属于水下无线光通信技术领域，公开了一种应用于水下无线光通信系统的基于变步长广义正交匹配追踪算法的非线性均衡方法，对水下无线光通信系统中的非线性均衡方法进行了深入分析，对复杂的非线性均衡器进行了压缩。在使用Volterra级数模型均衡器的基础上，引入变步长广义正交匹配算法来压缩均衡器，通过减少均衡器的参数以及使用变迭代步长的方式，降低了均衡器的复杂度并缩短了压缩过程的运行时间，此外，该稀疏非线性均衡器仍能有效抑制系统的符号间干扰与非线性损伤。本发明可以有效地补偿目前水下无线光通信中复杂的信道环境对信号造成的非线性失真，降低系统的误码率，同时显著降低计算开销，并通过实验验证了其性能，具有实际的意义。

摘要： 本发明提供结合正交匹配追踪算法的ISAR稀疏采样成像方法，通过发射一段完整信号，在接收端进行稀疏采样处理，通过稀疏的采样方式得到稀疏信号，然后采样后对稀疏的信号进行重构，再进行ISAR成像处理，可以得到更高质量的成像图形，且能提升信号采样频率的利用率。本发明不研究ISAR成像和OMP算法的新的方法，而是将OMP算法在采样方式上对采样信号进行处理，然后重构应用到ISAR成像领域来。本发明大大提升信号的利用率，并且能提升成像质量。

摘要： 本发明公开了一种基于正交匹配追踪算法的谐波源定位方法,所述谐波源定位方法适用于实际系统谐波源定位的有效定位，包括步骤：A、基于量测信息建立量测方程；B、基于正交匹配追踪算法的节点注入谐波电流估算；C、基于估算结果对主要谐波源进行定位。本发明克服了现有量测装置配置较少可能造成的量测方程欠定、系统非全局客观的问题,在获得系统网络的部分支路谐波电流的情况下，能够精确地对网络各个节点的注入谐波电流进行估算，对配电网中谐波源进行有效定位，降低了投资成本，为谐波责任划分和谐波治理提供了依据，对于改善电网的电能质量，减少经济损失，提高用户满意度具有重要意义。

摘要： 本发明属于水下无线光通信技术领域，公开了一种应用于水下无线光通信系统的基于变步长广义正交匹配追踪算法的非线性均衡方法，对水下无线光通信系统中的非线性均衡方法进行了深入分析，对复杂的非线性均衡器进行了压缩。在使用Volterra级数模型均衡器的基础上，引入变步长广义正交匹配算法来压缩均衡器，通过减少均衡器的参数以及使用变迭代步长的方式，降低了均衡器的复杂度并缩短了压缩过程的运行时间，此外，该稀疏非线性均衡器仍能有效抑制系统的符号间干扰与非线性损伤。本发明可以有效地补偿目前水下无线光通信中复杂的信道环境对信号造成的非线性失真，降低系统的误码率，同时显著降低计算开销，并通过实验验证了其性能，具有实际的意义。